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数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：151
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以去[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：184
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：105
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HDFS[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：68
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生应[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-20 热度：61
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。 我[详细]
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数据剖析如何在幕后改善客户旅程
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：164
在广泛使用大数据分析技术之前，企业管理人员几乎做出的每个决策都是猜测的结果。他们无法真正预见未来，也无法正确预测任何特定行动方案的结果，因此基本上采用有根据的猜测，并发现问题所在。如今可以查看从各种来源收集的数据，从而以更高的确定性找出人[详细]
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大数据导致 网站管理和发展的巨大改变
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：93
大数据的进步和发展促使网站开发行业发生了一些令人印象深刻的变化。 多年来，网站开发行业一直处于技术变革的最前沿。网络开发者也是最早适应和采用大数据和机器学习技术的人员之一。 大数据如何影响网站开发行业?以下是一些最大的变化。 (1)更有效地使用非[详细]
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大数据分析工具必须具备的基本特性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：159
很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能，才能在2021年彻底改变业务。 在这个快节奏的世界中，传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况，企业必须在大数据分析工具上进行投资，作为[详细]
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大数据可以使特许经营业务蓬勃进展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：56
大数据技术对现代的运营变得非常重要。特许经营行业是受益于数据科学重大突破的领域之一，一些大数据初创公司甚至专门为特许经营提供服务，例如FranConnect。精明的特许经营权所有者还可以找到使用大数据技术更有效地发展业务的方法。 有很多令人信服的理由[详细]
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大数据如何成为建筑业的重要技术?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：164
当人们考虑到各行业采用创新技术时，可能不会想到建筑行业。这是有原因的，因为数十年来建筑行业在采用新技术方面进展缓慢。不过，这种情况已经开始改变，世界各地的建筑公司都在采用像大数据这样的创新技术。 建筑行业对创新技术的新兴趣来自于必要性。众所[详细]
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现代数据分析的角度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：124
如果没有合适的工具，组织将很难应对业务挑战。根据一些数据分析计划可以提供组织所需的基本见解。 即使在冠状病毒持续蔓延期间，有些事情也不会改变。与往年一样，在行业媒体进行的2021年首席信息官的现状调查中，接受调查的1062名IT领导者中有许多人选择数[详细]
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大数据对成功营销至关重要的原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：80
在当今的数字时代，如果组织还在采用传统的平台开展营销活动，那么其成功的机会可能会越来越[详细]
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关于数据科学 CIO在2030年可能看到的几种场景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：116
企业将如何使用数据解决未来10年面临的业务问题?可以考虑采用一些大胆的数据科学场景和如何做好准备的建议。 企业从解决业务问题发展到实施可行的决策有三个标准步骤。在此使用一个假设的例子来比较这些步骤在目前和2030年是如何完成的，并探讨如何为未来发[详细]
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如何构建以数据为中心的框架
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：109
如今，几乎每个基础设施供应商都将混合云或多云作为一种产品采用。采用多个云服务与采用一个整体云计算解决方案比人们想象的要复杂得多。以下将研究混合云模型和多云模型的有效性，尤其是研究数据如何成为未来混合部署环境的中心。 混合被定义为多种事物的组[详细]
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为啥给文本和数据挖掘提供业务案例是拥抱数字技术的关键
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-12 热度：192
人们如今正生活在一个具有无限潜力的时代。技术进步使人工智能和机器学习可以为人类完成一些更具意义的工作，并提高研究团队的能力。 然而，如果人们要真正意识到人工智能技术带来的可能性，则必须确保这一新研究工具能够以有意义的方式表达出来，无论是在简[详细]
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为什么2022年仍然存在数据孤岛?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：192
企业摆脱数据孤岛并不容易。人们需要了解什么是数据孤岛、为何难以消除数据孤岛以及如何克服这些挑战。 好消息是，如今可供企业使用的数据比以往任何时候都多。从客户注册在线帐户到向企业提供他们的详细信息，信息对于帮助企业做出关键业务决策非常宝贵。[详细]
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供应链分析 保持物流顺畅的五个技巧
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：182
事实表明，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)。 专业服务和咨询机构毕马威公司在最近发布的一份研究报告中指出，目前有几项重大中断正在影响供应链。其中包括由于新冠疫情而导致的全球物流持续中断，这些中断将继续影响企[详细]
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2022年的5个主要的数据迁移趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：161
数据似乎总是需要迁移，无论是从内部部署设施迁移到云平台，还是从操作系统到长期存档，数据始终在移动。 以下是2022年数据迁移市场的五个主要趋势： 1.非结构化数据迁移 2022年，首席信息官将会继续关注基础设施的现代化，以支持由于下一代应用程序、云计算[详细]
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创建数据驱动的价值生态系统的3个步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：150
事实证明，管理大量数据和颠覆性技术的关键在于建立一个能力中心。 尽管许多企业在其数据分析项目中使用人工智能和机器语言工具作为核心推动因素，并且全球人工智能支出持续增加，但事实上，大多数数据科学项目注定要失败。 导致这些失败的原因有很多，从人[详细]
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需要避免的7个数据治理错误
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：67
如今的每个数据交易都是一种商业交易，这是构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无错误的数据治理框架至关重要的原因。 大多数首席信息官都知道，处理不当的数据可能会导致财务、声誉、法律和其他问题。这就是企业需要拥有强大的数据治理策略的原因，也就是[详细]
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汽车公司和移动通信公司如何使用大数据提高驾驶安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：120
大数据技术如今在保障驾驶安全方面取得了重要进展，而有些人没有意识到大数据提供的惊人好处。大数据的最大好处之一是它可以帮助提高汽车驾驶的安全性。 在阻止发生交通事故方面，数据分析技术变得越来越有用。许多企业正在共享数据，为提高交通安全提供帮助[详细]
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企业IT可以真正将大数据应用到哪些地方?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：192
在各行业领域中，很少有比大数据更容易提及同时又不太容易理解的术语。这可能会让人们很容易将大数据视为一个不经意提到的流行语，而不仅仅是对于企业的流程和业务密切相关的真实价值的一个概念，但这是一个错误。理解并正确利用大数据对于任何企业的成功都[详细]
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业务分析师获取更多收入可以采取的7个措施
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：153
无论是原地踏步还是展翅高飞，业务分析师都有很多方法提升其业务水平和收入。 业务分析师的工作通常是企业中最重要的工作之一：利用数据分析来弥合IT与业务之间的差距。在这一过程中，他们与业务领导者和用户互动，以更好地了解流程、产品、服务、软件和硬件[详细]
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选择嵌入式分析供应商时需要考虑的8件事
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：200
选择嵌入式分析供应商并非易事，市场上可用的解决方案太多了，因此需要了解如何做出最佳决策，并确保投资更有效的解决方案。 事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合，当然还有企业的特定业务需求。因此，企业在选择嵌入式分析供应商时，[详细]
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最大化数据分析价值的5种方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-04-11 热度：51
数字时代使大多数企业追求数据驱动战略的成果，但确保获得回报比大多数人想象的要微妙得多。 许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。 在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来的[详细]
